その他の分散分析モデル
関数 anovan
には、他の 2 種類のモデル項を指定できる引数もあります。
引数
'nested'
では、どの因子が他の因子内で入れ子にされているかを示す行列を指定します。入れ子にされた因子は、入れ子にされている因子の各水準内で異なる値を取ります。ある自動車会社に 3 つの工場があり、各工場で 2 種類の型式の自動車を製造しているとします。自動車の燃費効率は、工場と型式によって異なる可能性があります。この 2 つの因子 (工場と型式) によって、燃費効率 (応答) の違いが説明されます。関心の対象となる尺度の 1 つは、工場ごとの製造方法に起因する、燃費効率の違いです。もう 1 つの関心の対象となる尺度は、設計仕様の違いが原因となる (工場に関係ない) 型式ごとの燃費効率の違いです。さらに、それぞれの工場で異なる自動車モデルを生産しており、計 6 種類の自動車モデルを生産しているとします。この場合、自動車モデルは工場で入れ子にされています。
出荷時
自動車モデル
1
1
1
2
2
3
2
4
3
5
3
6
入れ子にされている因子に、入れ子にされた各因子と同じように番号を付けることも、入れ子にされたモデルでは一般的です。
引数
'continuous'
は、いくつかの因子が連続変数として取り扱われるように指定します。残りの因子は、カテゴリカル変数です。関数anovan
は複数の連続的なカテゴリカル予測子でモデルを当てはめることができますが、各タイプの予測子を 1 つずつ組み合わせる最も簡単なモデルは "共分散分析" モデルとして知られています。共分散分析では、このモデルを当てはめる専用のツールについて説明します。
参考
anova1
| anova2
| anovan
| multcompare
| kruskalwallis